退役鋰離子電池篩選分類方法設(shè)計與分析
發(fā)布時間:2021-01-05 03:55
針對一批特定的退役鋰離子電池,搭建測試平臺,進行容量測試,通過綜合相應(yīng)的篩選指標確定篩選方案。在此基礎(chǔ)上,提出3種有助于電池梯次利用的分類方法:基于可用容量最大化;基于容量區(qū)間分割思路;基于電池特征向量Mahal-anobis距離。通過相應(yīng)退役電池組的數(shù)據(jù),進行分類結(jié)果的驗證。通過經(jīng)濟成本、實際應(yīng)用和準確可靠性等3個角度的比較,給出不同條件下推薦的分類方法。
【文章來源】:電池. 2020年04期 北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【圖文】:
各組電池組的平均容量分布
基于電池組特征向量Mahalanobis距離的電池組分類如圖2所示。對退役動力電池組充放電特性進行研究,確定衡量退役動力電池組的可用性特征參數(shù)指標,為每個電池組建立特征向量,并利用基于Mahalanobis距離的均值漂移聚類算法,對電池組進行分類;再利用電池組的離散特性,分析電池組整組容量衰減的原因,從而篩選出可修復再利用的電池組。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國動力鋰電池回收利用的緊迫性及對策建議[J]. 劉文婷,高宏. 工業(yè)經(jīng)濟論壇. 2017(06)
[2]一種基于聚類算法的梯次利用電池串聯(lián)成組方法[J]. 徐剛,陳海燕,龔敏明. 電氣應(yīng)用. 2017(01)
[3]國內(nèi)外電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 劉卓然,陳健,林凱,趙英杰,許海平. 電力建設(shè). 2015(07)
碩士論文
[1]動力鋰電池梯次利用的狀態(tài)參數(shù)估計[D]. 甘霖.電子科技大學 2018
本文編號:2957975
【文章來源】:電池. 2020年04期 北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【圖文】:
各組電池組的平均容量分布
基于電池組特征向量Mahalanobis距離的電池組分類如圖2所示。對退役動力電池組充放電特性進行研究,確定衡量退役動力電池組的可用性特征參數(shù)指標,為每個電池組建立特征向量,并利用基于Mahalanobis距離的均值漂移聚類算法,對電池組進行分類;再利用電池組的離散特性,分析電池組整組容量衰減的原因,從而篩選出可修復再利用的電池組。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]我國動力鋰電池回收利用的緊迫性及對策建議[J]. 劉文婷,高宏. 工業(yè)經(jīng)濟論壇. 2017(06)
[2]一種基于聚類算法的梯次利用電池串聯(lián)成組方法[J]. 徐剛,陳海燕,龔敏明. 電氣應(yīng)用. 2017(01)
[3]國內(nèi)外電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 劉卓然,陳健,林凱,趙英杰,許海平. 電力建設(shè). 2015(07)
碩士論文
[1]動力鋰電池梯次利用的狀態(tài)參數(shù)估計[D]. 甘霖.電子科技大學 2018
本文編號:2957975
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